科研人員利用一個名為SpiNNaker的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)開展大腦仿真實(shí)驗(yàn)，取得的效果與利用傳統(tǒng)超級計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真獲取的最佳效果不相上下。

該研究由德國于利希研究中心（Jülich Research Centre）聯(lián)合英國曼徹斯特大學(xué)（University of Manchester）、日本理研腦科學(xué)研究所（RIKEN Brain Institute）、德國亞琛工業(yè)大學(xué)（Aachen University）共同開展。他們在《神經(jīng)科學(xué)前沿》（Frontiers in Neuroscience）發(fā)表的一篇文章中表示已實(shí)現(xiàn)了“在SpiNNaker上對腦皮質(zhì)微神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物時間標(biāo)度水平的首次全范圍仿真”，研究構(gòu)建的模型由8萬個神經(jīng)元和3億個突觸組成，是在該平臺上進(jìn)行的最大規(guī)模仿真。

SpiNNaker旨在為實(shí)時模擬大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供高性能平臺。第一版系統(tǒng)于2009年建成。在當(dāng)前版本，SpiNNaker擴(kuò)展到600塊板，每一塊都配備了1、4或者48個Arm 968芯片。該芯片有18個核，由分組交換異步通信網(wǎng)絡(luò)連接起來，一塊128MB SDRAM模安裝在處理器上。

“大腦皮層是大腦中接收和出來感官信息的外層。SpiNNaker可以支持大腦皮層的詳細(xì)生物模型，得到的結(jié)果與相當(dāng)超級計(jì)算機(jī)軟件仿真的結(jié)果很相近?！毖芯咳藛T說，“快速低能耗地運(yùn)行大規(guī)模詳細(xì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種能力會推進(jìn)機(jī)器人研究，有助于學(xué)習(xí)和大腦障礙方面的研究?！?/p>

本研究提高了系統(tǒng)軟件性能，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真擴(kuò)展到多塊板，從而達(dá)到最新的高標(biāo)準(zhǔn)。為此，研究人員利用了SpiNNaker的六塊48-芯片板，總計(jì)217個Arm 968 SoC和1934個核。這還不到該系統(tǒng)總計(jì)算能力的百分之一。

為進(jìn)行比較，研究人員在32節(jié)點(diǎn)HPC集群上運(yùn)行尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的NEST仿真軟件，由英特爾至強(qiáng)（Xeon）E5-2680v3處理器（以2.5GHz運(yùn)行的12核）支持。每個節(jié)點(diǎn)包含了兩個處理器、128 GB RAM、240 GB 本地 SSD 存儲，系統(tǒng)的互連為QDR InfiniBand。

該研究表明，SpiNNaker仿真和在HPC集群利用NEST的系統(tǒng)仿真準(zhǔn)確性相近，但SpiNNaker僅限于定點(diǎn)運(yùn)算。雖然NEST上運(yùn)行的仿真比SpiNNaker的更快，但兩個平臺每個突觸事件的耗能具有可比性。“兩個平臺運(yùn)行的仿真得到結(jié)果很相近?！毖芯咳藛T說，“這是大腦皮層的詳細(xì)仿真首次在SpiNNaker或者任何神經(jīng)形態(tài)平臺運(yùn)行。”

研究人員還指出，該研究的結(jié)果將用于改進(jìn)軟件，讓等效仿真能在單塊板上運(yùn)行。能做到這一點(diǎn)意義重大，因?yàn)檫@是最可能用于機(jī)器人控制的配置。事實(shí)上，歐洲人類腦計(jì)劃（European Human Brain Project）的神經(jīng)機(jī)器人學(xué)家已與SpiNNaker項(xiàng)目合作，希望可將其用于獨(dú)立機(jī)器人。

這些機(jī)器人應(yīng)用旨在構(gòu)建平臺，消耗目前超級計(jì)算機(jī)的一小部分能源就可以進(jìn)行實(shí)時大腦仿真。理想情況下，能耗相當(dāng)于實(shí)際大腦的20至30瓦水平。本研究表明，SpiNNaker這類神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展可能會成為實(shí)現(xiàn)大腦仿真的最實(shí)際途徑。